python如何在绘图并添加文字 如何计算随机森林中的，变量重要性？

如何计算随机森林中的，变量重要性？

首先，对于每一棵树，每次都用bootstrap方法提取样本进行训练，但是有1/3的数据没有提取出来，所以称为out-of-bag data（OOB），将OOB引入决策树，计算误差error1。对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰，即随机改变特征值，然后将数据引入决策树，计算误差2。

对于n个树，变量x的重要性计算为error2-error1的平均值

adaboost随机森林什么关系？

随机林将对变量进行子采样，例如，变量为p。随机林每次将随机选择log p变量来拟合决策树。显然，随机森林适合于大磷比的情况。否则，logp可能为1.2。这种情况毫无意义。AdaBoost与gbdt非常相似，可以理解前者是后者的特例。适合p相对较小时使用。当然，这两种方法都只适用于N>>P情形，即样本携带足够的信息来拟合非线性关系。也就是说，随机森林不适合于P特别大的情况，如果P>>N，则以Lasso为首的惩罚回归为首选工具。

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